エッジコンピューティングとは何か

このようにデータの発生源に近いことは、インサイトの迅速化、応答時間の改善、帯域幅の可用性の向上など、ビジネスに大きなメリットをもたらします。

スマートフォンから自動運転車まで、IoT（モノのインターネット）デバイスの爆発的な成長とコンピューティング能力の向上により、膨大な量のデータが生じています。こうしたデータ量は、リアルタイムのデータ分析や人工知能（AI）ワークロードを強化するコネクテッド・デバイスやシステムの普及とともに増え続けています。

すべてのデバイスが生成したデータを集中データセンターやクラウドに送信すると、帯域幅やレイテンシーの問題が発生します。エッジコンピューティングは、起点でデータを処理および分析することでこの問題を解決し、5Gネットワークでのモバイル・エッジコンピューティングなどにより、より高速で包括的なデータ分析を可能にします。この動きは、より大きな洞察、より迅速な対応、より良い顧客体験の機会を生み出す。

今日、エッジコンピューティングはハイブリッドクラウド・ストラテジーにおいて重要な役割を果たしています。企業がハイブリッドクラウド環境を分散型ハイブリッドインフラストラクチャーへと進化させるにつれ、エッジコンピューティングは複雑なワークロードをローカルで実行するために不可欠なものとなっています。

さらに、接続されたエッジ・デバイス上で機械学習（ML）タスクを直接実行するためのエッジコンピューティングとAIコンピューティングの統合が、大きな成長を促しています。Fortune Business Insightsの調査によると、エッジAI市場は2025年に358億1,000万米ドルと評価されており、2034年までに3,858.9億米ドルに達すると予測しており、年平均成長率（CAGR）は29.9％と予測されています。¹

クラウド・コンピューティングが、インターネットを介したコンピュート、ストレージ、ネットワークといったコンピューティング・リソースへのリモートアクセスに依存しているのとは対照的に、エッジコンピューティングは、デバイスが集まるローカルな場所でデータを処理します。明確に異なる点はありますが、エッジコンピューティングはクラウド・モデルの機能をエッジ・ロケーションにまで拡張します。どちらも、仮想化、コンテナ、マイクロサービスなど、エッジ・デプロイメントで重要な役割を果たす基盤テクノロジーを共有しています。

エッジコンピューティング・モデルは、いくつかの基本的なコンポーネントに依存しています。

• エッジ・デバイス
• エッジ・ゲートウェイ
• ネットワーク・インフラストラクチャー
• ソフトウェアとアナリティクス
• エッジ・サーバー、クラスター、仮想サーバー
• クラウドまたは集中型データセンター

エッジ・デバイスは、ソースでデータを収集、処理し、それに基づいて動作するハードウェアです。この広範なカテゴリーには、ネットワーク境界に配置されたコンピューティングハードウェアや、IoTエッジデバイスが含まれます。IoTエッジ・デバイスとは、ネットワークに接続され、1つ以上のセンサーを通じてデータを生成する物理的なコンポーネントです。IoT（モノのインターネット）エッジ・デバイスは、産業用エッジ・アプリケーション（スマート・シティ、産業用ロボットなど）から消費者向けデバイス（スマートフォン、ホーム・セキュリティー・コントロールなど）まで多岐にわたります。

Statista社の調査では、世界のIoT（モノのインターネット）デバイスの数が2025年の19.8億台から2034年までに2倍以上の40.6億台に達すると予測されています。²

コンピュータ・ゲートウェイとは、ルーター、サーバー、ソフトウェア定義広域ネットワーク（SD-WAN）デバイスなどのコンピューティング・ノードのことで、エッジ・デバイスとクラウドまたは中央データセンターとの間の安全な仲介役として機能します。

このコンポーネントは、2つの環境間のデータ・トラフィックと通信を管理します。

この接続レイヤーは、コントローラー、イーサネットアダプタ、ゲートウェイ、その他の参考情報などのコンポーネントを、エッジネットワークを通じて、エッジからクラウド、オンプレミスへとリンクします。このリンクにより、分散した拠点と中央システム間でデータを流れることができます。

しばしば5Gと組み合わされるエッジ・ネットワーク・インフラストラクチャーは、広帯域幅と低遅延をサポートします。

エッジコンピューティング・インフラストラクチャーには、エッジ環境全体でワークロードを処理、分析、Orchestrate® するソフトウェア・プラットフォーム、分析ツール、管理システムが含まれます。

主要なクラウド・コンピューティング・サービス・プロバイダー（例えば、IBM、Red Hat、マイクロソフト、グーグル）は、ハイブリッドクラウド環境を統合し、AIワークロードをサポートするように設計されたエッジコンピューティング・ソリューションを提供しています。

エッジサーバー、エッジ・クラスター、仮想サーバー（通常はVMware）などのコンピューティング・リソースは、低遅延応答を必要とするワークロードのローカル処理およびストレージ需要を処理します。

大規模なワークロード、ストレージ、より高度な分析が存在するこの中央環境は、より広範な分散型ハイブリッド・インフラストラクチャーの一部として、エッジ・ロケーションと連携します。

このインフラストラクチャーには、組織のインフラストラクチャー戦略に応じて、プライベートクラウドとパブリッククラウドの両方の設定が含まれます。

エッジコンピューティングにより、組織は自社のデータに迅速にアクセスし、データが中央のデータセンターに到達する前に行動できるようになります。主なメリットのいくつかを以下に挙げます。

• パフォーマンスの向上：エッジコンピューティングは、レイテンシーを減らし、速度を向上させることで、ダウンタイムを短縮し、性能と信頼性を向上させます。
• 最適化された意思決定：ネットワークのエッジで行われるデータ分析は、洞察へのアクセスを高速化します。今日、組織はAI/ML分析と複雑なアルゴリズムを適用して、リアルタイムの意思決定を強化し、パーソナライズされた小売などの顧客体験を最適化できます。
• セキュリティーとコンプライアンスの強化：データがローカルに保管されている場合、組織はその保護方法をより細かく制御できます。このローカリゼーションにより、セキュリティー・リスクへの露出が軽減され、個別のリージョン全体でコンプライアンス要件やデータ主権義務を満たしやすくなります。
• 拡張性の強化：ソフトウェアベースのソリューションは、エッジでのネットワーク・オートメーションをサポートし、組織はフラッシュセールのようなトラフィックの多いイベントを含め、必要に応じてデプロイメントを管理し、拡張することを可能にします。
• 運用効率の向上：エッジ・デバイスがローカルでデータ処理を処理すると、組織はクラウドなどの中央の場所に送信されるデータ量を減らし、既存の参考情報をさらに活用できます。
• コスト削減：オンサイトでデータを処理し、必要なものだけをオンプレミスまたはクラウドの中央サーバーに送信することで、ネットワーク帯域幅の使用量と全体的なインフラストラクチャーコストを削減できます。

エッジコンピューティングには明らかなメリットがありますが、複雑さが伴います。大規模な組織では、何千台ものエッジ・デバイス（例えば、フロアの予知保全用センサー）が存在する可能性があり、デプロイメント、プロビジョニング、モニタリングの難易度が高まります。

エッジ・デバイスのコンピューティング・参考情報とストレージ・参考情報も限られているため、処理するワークロードが制限される可能性があります。さらに、分散した拠点間での信頼性の高い接続は、特にネットワーク・アクセスが信頼できない遠隔地で活動する組織にとっては問題を引き起こす可能性があります。

組織は、プロビジョニングを自動化し、セキュリティーを監視し、環境全体のワークロードを管理するエッジサービスプロバイダのソフトウェアと管理プラットフォームを使用して、これらの課題に対処することができます。エッジコンピューティングと5Gを組み合わせることで、従来のインターネット接続が信頼できない場合や利用できない場合でも、組織はシステムを稼働し続けることができます。

エッジ・インフラストラクチャーが成熟するにつれて、組織はますます機械学習と組み合わせて、接続されたエッジ・デバイス上でデータを直接処理し、操作するようになっています。

エッジAIとして知られるこのアプローチは、中央集中型のクラウド・インフラストラクチャーストラクチャ―への依存を減らし、複雑な業種・業務（例えば、サプライチェーン管理や製造）におけるオペレーションの合理化を支援します。クラウド・ベースのアプローチとは異なり、エッジAIデバイスはオフラインでも機能するため、インターネットの継続的な接続に依存できないアプリケーションに適しています。

エッジコンピューティングは、さまざまな業種・業務やアプリケーションをサポートしています。医療から金融サービスまで、組織は次のようなエッジコンピューティングのユースケースをデプロイしています。

• ヘルスケア
• 運輸
• 通信
• 金融サービス
• エンターテイメント